根据Andrej Karpathy的观点，当前大型语言模型（LLM）在针对长周期任务的基准测试优化后，模型默认行为变得更具代理性，往往超出普通用户的实际需求。例如，在编程场景下，模型倾向于进行长时间的推理和详细的逐步分析，这可能影响开发效率并增加不必要的复杂度。这一趋势显示，AI企业和开发者在追求高基准测试分数的同时，需要关注模型实际应用中的用户需求平衡，优化模型的实用性和用户体验（来源：Andrej Karpathy 推特，2025年8月9日）。